2. 授信策略基础
在进入 Champion Challenger 对照实验之前，必须先建立一套共同语言：什么是授信策略，它在风控全流程中处于什么位置，以及我们用什么指标判断一条策略是否值得被挑战。很多团队做实验失败，并不是算法不够先进，而是对“策略”的边界和“指标”的口径没有对齐，导致实验结论无法落地。
一、核心原理：授信策略到底是什么
授信策略不是单一规则，而是一组决策逻辑的集合：在特定客户、特定时点、特定产品条件下，决定是否授信、授信多少、以什么价格授信、以及后续如何管理。它通常由四类要素构成：
- 准入策略：判断客户是否具备进入授信流程的基本资格，例如年龄、地域、黑名单、反欺诈规则。
- 额度策略：在准入通过后，决定初始额度与额度调整逻辑，常见形式有收入倍数法、风险等级映射表、模型分箱额度矩阵。
- 定价策略：根据风险等级、资金成本、竞争环境确定利率或费率区间。
- 贷后管理策略：包括额度调升/调降、催收分层、预警触发与冻结解冻规则。
从工程视角看，一条策略可以抽象为“条件 → 动作”的映射。例如：
IF 反欺诈分 < 600 THEN 拒绝
ELSE IF 风险等级 = A AND 月收入 >= 8000 THEN 额度 = 30000, 利率 = 7.2%
ELSE IF 风险等级 = B THEN 额度 = 15000, 利率 = 10.8%
ELSE 额度 = 5000, 利率 = 15.6%Champion Challenger 实验的本质，就是保持 Champion 策略在线服务，同时让 Challenger 策略在影子模式或小流量下运行，用同一批客户或可比客户比较两者的决策效果。
二、方法流程：风控全流程与策略落点
一个完整的信贷风控流程通常分为贷前、贷中、贷后三个阶段。策略并非只存在于贷前审批，而是贯穿始终。
| 阶段 | 核心目标 | 典型策略 | 常用指标 |
|---|---|---|---|
| 贷前 | 筛选合格客户，控制准入风险 | 反欺诈、准入规则、申请评分卡、额度定价 | 通过率、拒绝率、审批时效、首逾率 |
| 贷中 | 动态监控存量客户，提前干预 | 行为评分、额度调升调降、交易预警、冻结 | 额度使用率、动支率、预警命中率、调额覆盖率 |
| 贷后 | 降低损失，提升回收效率 | 催收分层、减免策略、委外分配、诉讼触发 | 回收率、滚动率、逾期迁徙率、坏账率 |
在贷前，策略决定“谁进来”；在贷中，策略决定“谁被调整”；在贷后，策略决定“谁被优先催”。Champion Challenger 实验可以发生在任一阶段，但贷前审批策略的实验最频繁，因为其决策点集中、样本量大、指标反馈相对快。
提示：做策略实验时，必须明确实验单元是“客户”还是“申请件”。同一客户多次申请时，按申请件随机分流可能导致客户体验不一致，按客户分流则更贴近真实业务。
三、案例/场景：一条贷前策略的对照实验设计
假设某现金贷产品当前 Champion 策略为：申请评分 ≥ 620 且反欺诈分 ≥ 650 则通过，额度按评分分箱映射。Challenger 策略希望放宽评分门槛至 600，但引入收入验证作为补偿条件。
实验设计要点：
- 分流方式：按客户 ID 哈希取模，Champion 占 90%，Challenger 占 10%。
- 观察窗口：至少覆盖一个完整的表现期，例如首期逾期观察 30 天，滚动率观察 90 天。
- 核心对比指标：通过率、首逾率（FPD）、额度使用率、风险调整后收益。
- 决策规则：若 Challenger 在通过率提升的同时，FPD 上升幅度在可接受阈值内，且风险调整后收益更高，则考虑切换。
实验配置示例：
champion_ratio = 0.9
challenger_ratio = 0.1
hash_key = customer_id
observation_window = 90d
primary_metric = risk_adjusted_return
guardrail_metric = fpd30
guardrail_threshold = +0.5%这个场景说明：策略实验不是单纯比“谁通过率高”，而是在风险与收益之间寻找更优平衡点。
四、常见业务指标与误区复盘
策略实验常用的指标可以分为三类：
- 流量类：申请量、通过率、拒绝率、动支率。
- 风险类：首逾率 FPD、逾期迁徙率、滚动率、坏账率、回收率。
- 收益类：风险调整后收益、单位获客成本、客户生命周期价值。
误区一：只看通过率，不看风险后置。Challenger 通过率更高，但首逾率同步上升，若收益无法覆盖损失，实验结论应为“不切换”。
误区二：观察期不足。信贷风险有滞后性，30 天表现无法代表 90 天或更长期表现，过早下结论容易误判。
误区三：忽略样本偏差。若分流不随机或存在渠道差异，Challenger 组可能天然风险更高，导致策略被冤枉。
复盘时建议固定一张“策略实验对照清单”：
- 实验目标是否明确到可量化？
- 分流是否随机且可复现？
- 观察窗口是否覆盖完整表现期？
- 核心指标与护栏指标是否提前定义？
- 结论是否区分统计显著与业务显著？
只有把授信策略的定义、全流程位置和指标体系打牢，后续的 Champion Challenger 实验才不会沦为“跑个数、看个图”的形式主义。策略是决策逻辑，实验是验证逻辑，指标是衡量逻辑，三者缺一不可。